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Titel: Zero-shot Script Parsing
VerfasserIn: Zhai, Fangzhou
Demberg, Vera
Koller, Alexander
HerausgeberIn: Scherrer, Yves
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the Ninth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects (VarDial 2022) - the 29th International Conference on Computational Linguistics : October 12-17, 2022, Gyeongju, Republic of Korea
Startseite: 4049-4060
Verlag/Plattform: ACL
Erscheinungsjahr: 2022
Erscheinungsort: [Stroudsburg, PA]
Konferenzort: Gyeongju, Republic of Korea
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Script knowledge is useful to a variety of NLP tasks. However, existing resources only cover a small number of activities, limiting its practical usefulness. In this work, we propose a zero-shot learning approach to script parsing, the task of tagging texts with scenario-specific event and participant types, which enables us to acquire script knowledge without domain-specific annotations. We (1) learn representations of potential event and participant mentions by promoting cluster consistency according to the annotated data; (2) perform clustering on the event / participant candidates from unannotated texts that belongs to an unseen scenario. The model achieves 68.1/74.4 average F1 for event / participant parsing, respectively, outperforming a previous CRF model that, in contrast, has access to scenario-specific supervision. We also evaluate the model by testing on a different corpus, where it achieved 55.5/54.0 average F1 for event / participant parsing.
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2022.coling-1.356/
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-387556
hdl:20.500.11880/34918
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38755
Datum des Eintrags: 19-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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